WordPress 如何让 RSS feed 输出全文？ WordPress RSS 设置全文输出教程 教你让 WordPress 的 RSS 订阅显示全文 WordPress：让 RSS 订阅源输出完整内容的三种方法 修改 WordPress /feed 输出全文的完整指南 RSS 只显示摘要？教你改成全文（WordPress 设置/代码/插件） WordPress RSS 全文输出配置：设置、代码与插件方案 如何强制 WordPress RSS 显示完整内容（含 functions.php 方法） 提升订阅体验：WordPress RSS 输出全文的解决方案 WordPress RSS 订阅优化：开启全文输出的最佳实践

通过 WordPress 设置修改

1. 进入 WordPress 管理后台 → 设置 → 阅读。
2. 查找 “For each article in a feed, show”（每篇文章在订阅源中显示）。
3. 你会看到两个选项：Full text（完整内容）和 Summary（摘要）。
4. 选择 Full text 以确保 /feed 输出文章的完整内容。
5. 点击 保存更改（Save Changes）。

通过主题修改（当设置被覆盖时）

• 打开你主题的 functions.php 文件。
• 添加以下 PHP 代码：

// 强制 RSS 订阅源显示完整内容
function my_full_feed_content($content) {
    return get_the_content();
}

add_filter('the_excerpt_rss', 'my_full_feed_content');
add_filter('the_content_feed', 'my_full_feed_content');

通过插件修改

作为一个摄影爱好者（伪），我一直希望能在博客上方便、快速地展示照片的 EXIF 信息。EXIF（Exchangeable Image File Format）是嵌入在数码照片文件中的一组元数据，它记录了拍摄时的关键信息，例如快门速度、光圈值、ISO、镜头型号、拍摄时间、相机机型等。这些信息不仅能让人回顾拍摄时的状态，也能帮助摄影爱好者更好地分析和改进拍摄技巧。对我而言，它更像是一种“照片的指纹”，让作品多了一层可回味的技术味道。

早些年，我的图片和其他静态文件都托管在七牛云上，当时利用它提供的 EXIF 接口实现信息展示，简单、方便，而且完全没有性能压力（代码附后）。但随着网站访问量逐渐上升，外链流量的费用也水涨船高。考虑到成本和可控性，我最终还是决定停用七牛云，改回自托管的方式，也因此萌生了直接在主题中实现 EXIF 展示的想法。

其实早在这之前，我写过一篇《用 WP Simple EXIF 让博客图片展示更多细节信息》，介绍过一个博友开发的开源插件。那款插件功能相当完善，配置项也非常丰富，本质上同样是基于 PHP 的 EXIF 扩展实现的。不过，它的样式相对花哨，不太符合我博客简洁的视觉风格。于是，这次我借助 AI 的帮助，从零开始按照自己的需求重新调整了一套方案，在保持简洁的同时加入了缓存机制，进一步优化性能。本文就是对这次改造的记录与分享，如果你也想在博客中展示照片的 EXIF ..... [ 阅读全文 ]

在去年的博客年度更新日志中，我提到本站的评论框功能过于单薄，只能输入纯文本，我一直希望能为它加入更丰富的交互体验——比如支持加粗、斜体、删除线，能上传图片、添加 Emoji 符号等。

一年后的这个国庆假期，我终于抽时间把它完善了。最终实现的效果比我最初设想的更优雅，也更具可维护性、可扩展性。本文将记录我为 WordPress 评论框增加 Emoji 弹层、以及利用 Cloudflare R2 + Pages 搭建免费图床并无缝集成到评论系统 的完整过程。

当然，除了这两个主要功能，我还在前台增加了评论的删除、编辑和点赞功能。点赞其实更像是“排序工具”——当一些文章下的评论数量过多、质量参差时，我可以通过点赞将优质评论手动置顶。至于这一部分的实现细节，后面再说~

1. 最终效果展示

各位可以先看看下面这个视频的实际展示。当然，如果你愿意的话，也推荐直接在评论区亲手试一试，并欢迎提出建议或改进意见。这次改造，我把 Emoji 弹层 和 图床上传功能 所依赖的 JavaScript 脚本全部拆分成了一个独立模块文件。
这样做的好处是：页面在初始加载时几乎不受任何额外脚本影响，保持简洁与快速。

当访客点击评论框上方的表情按钮 [ 阅读全文 ]

在 Lua 中，当多个脚本文件循环 require 时（例如 A 依赖 B，B 又依赖 A），最后 require 的值为 true 是由于 Lua 的 模块加载机制 和 避免无限循环 的设计导致的：

1. 模块加载状态跟踪：Lua 使用 package.loaded 表跟踪已加载的模块。
2. 占位符机制：当开始加载模块 A 时，会先在 package.loaded 中设置 A = true（临时占位符）。
3. 循环检测：若在加载 A 的过程中遇到 require B，而 B 又尝试 require A：
   • 此时 package.loaded[A] 已存在（值为 true）。
   • Lua 会直接返回这个占位符值 true，避免无限循环。
4. 最终值替换：当 A 完全加载后，其返回值会替换占位符（但循环依赖的模块已获取了占位值 true）。

在lua5.1中，出现循环require会直接报错(这边我们不讨论在5.1下的情况)，如果报错是非常容易排查的，如下图：

代码案例演示

假设有两个文件互相依赖：

执行结果：

1
2
3
4
5

Start loading A
Start loading B
In B, a = true      <-- 循环 require 导致值为 true
In A, b = Module B  <-- B 正常加载完成
In main, a = Module A

关键点说明

1. 加载流程：
   • main.lua 执行 require "a"，开始加载 A。
   • A 执行 require "b"，开始加载 B。
   • B 执行 require "a"，此时 A 正在加载中（package.loaded[a] = true），直接返回 true。
2. 值的变化：
   • B 中的 a 获取到占位符 true。
   • A 加载完成后，package.loaded["a"] 被替换为 "Module A"。
   • 但 B 中已获取的 a 值不会更新（仍是 true）。

Lua 源码分析（以 Lua 5.4 为例）

关键函数在 loadlib.c 中的 ll_require 函数：

核心逻辑

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

static int ll_require (lua_State *L) {
  const char *name = luaL_checkstring(L, 1);
  
  // 1. 检查模块是否已加载
  lua_settop(L, 1);
  lua_getfield(L, LUA_REGISTRYINDEX, LUA_LOADED_TABLE);
  if (lua_getfield(L, 2, name) != LUA_TNIL) { // 已存在
    if (lua_toboolean(L, -1) == 0) // 值为 false 表示加载失败
      luaL_error(L, "module '%s' not found", name);
    return 1;
  }
  
  // 2. 设置临时占位符 true
  lua_pushboolean(L, 1);
  lua_setfield(L, 2, name); // package.loaded[name] = true

  // 3. 加载模块代码...
  // ...（此处调用加载器执行文件内容）

  // 4. 如果模块未返回值，则保持 true 不变
  if (lua_getfield(L, 2, name) == LUA_TNIL) {
    lua_pushboolean(L, 1);
    lua_pushvalue(L, -1);
    lua_setfield(L, 2, name); // 无返回值时设为 true
  }
  return 1;
}

关键步骤：

1. **检查 package.loaded**：若模块已存在，直接返回其值。
2. 设置占位符：在加载前设置 package.loaded[name] = true，标记模块正在加载。
3. 处理循环依赖：当依赖模块尝试 require 当前模块时，直接返回占位符 true。
4. 替换最终值：模块加载完成后，用返回值替换占位符（若未返回值，则保持 true）。

解决方案：避免循环依赖

1. 重构代码：解耦模块间的双向依赖。
2. 延迟加载：在需要时再 require（例如在函数内部调用）。

   1 2 3 4 5 6

   -- b.lua 修复版 local a function get_a() if not a then a = require "a" end return a end

3. 显式传递依赖：通过参数传递避免 require。

最佳实践：模块设计应遵循 单向依赖 原则，避免循环 require。若无法避免，需明确处理占位值 true 的情况。

Timeline:
June 16: Original post released, changes made to Pro plan and Ultra introduced, Teams plans unchanged.
June 30: We updated the original post and our pricing page to improve their clarity.
July 4: We want to apologize and provide more details in this post.
https://cursor.com/cn/blog/june-2025-pricing

最近 Cursor 发布了一个新公告，说如果你在 6 月份使用过程中被额外收费了，是可以申请退款的。我本来还没在意，结果一查账单，嘿，还真被多扣了点。

最后不但退款成功了，客服还挺快！心情美滋滋～
所以来分享下我的经历，顺便附上我的邮件模版，给需要的朋友参考。

💰发现多扣钱了

我是 Cursor Pro 用户，平时用它写代码、写文档都挺顺手。

某天我无意间去查了下付款记录，发现——

在我 Pro 订阅还在有效期内，竟然又被额外扣了 $20 多刀！

心里顿时一个大问号：
不是都包月了吗？怎么还额外收钱？

✉️写了封邮件问问看（模板附下方）

于是我很认真地写了一封英文邮件，主要表达了三点：

1. 我是 Pro 用户，不太明白为啥会被额外收费；
2. 希望他们能查一下这笔 $20 是怎么来的；
3. 如果是误收，能不能退点钱回来。

邮件语气尽量礼貌，顺带还建议他们把定价写得更透明点。

📌 （邮件模板放在文末，复制粘贴就能用）

✅结果：退款到账！

第二天就收到客服回复了，效率还挺高！

客服表示：

“已经帮你处理了 $27.53 的退款，涵盖的是 6 月 16 日到 7 月 4 日之间的使用费用。”

并且说明：

• 是 usage 部分产生的额外费用；
• 退款会在 5–10 个工作日内原路返回；
• 如果还有问题随时可以回复他们。

我查了下账户，确实 usage dashboard 那一栏也显示了这些扣款——只不过我之前压根没注意 😅

🔍一些小建议 & 使用提醒

给也在用 Cursor 的朋友们几点小提示：

• Pro 订阅 ≠ 全部免费：某些功能（比如高强度使用、团队协作等）可能仍然走 usage 计费；
• 记得看看 usage 页面，dashboard 里其实有详细用量记录；
• 有问题就发邮件，客服态度真的不错，处理也很快；
• **别错过退款窗口！**官方说是最近这段时间有异常收费，早点申请更保险。

📬邮件模板（自己填下日期和邮箱即可）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Subject: Question About Unexpected Usage Charges and Refund Request

Dear Cursor Support Team,

Hello,

I am a loyal user of Cursor and writing to seek clarification regarding a recent charge on my account.

I confirmed I have an active Pro subscription, but noticed a $20+ charge between [Start Date] and [End Date]. It appeared while my subscription was active, and I couldn't find clear information on the pricing page to explain this.

Could you kindly investigate this charge (Account Email: [Your Email]) and let me know if it was valid? If not, I’d appreciate a refund.

Thanks in advance, and also a small suggestion: please consider making usage charges more visible or easier to understand from the dashboard.

Looking forward to your reply!

✨总结：多看账单没坏处！

这波白嫖（咳）退款体验还是挺好的，也更了解了 Cursor 的计费逻辑。

用 AI 工具还是得“勤查账 + 多沟通”～
如果你也最近被扣了点莫名其妙的钱，别犹豫，发个邮件要回来就对了！

👋你也成功退款了吗？欢迎留言分享～

组合简介（组合数学入门）

格子行走示例 — 从左下到右上路径

R R U R U U R R R U R U R R U R R R U U U U R R R 

二项式系数（组合）表示法

组合公式 — 基于阶乘的推导

把公式应用到格子示例

为什么这个公式直观上合理

• 视角一 — 选择位置：从 [math]n[/math] 个位置中选择放置 U 的 [math]m[/math] 个位置；这就是 [math]C(n,m)[/math]。
• 视角二 — 用排列除以顺序：先计算 n 步的所有排列，然后除去相同步序的重排（比如相同类型步的交换）。

帕斯卡三角与递推关系

 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 

from functools import cache

@cache
def C(n, m):
    if m == 0:
        return 1  # C(n, 0) = 1
    if m == n:
        return 1  # C(n, n) = 1
    return C(n-1, m-1) + C(n-1, m)

def C_bottom_up(n, m):
    dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(n+1):
        dp[i][0] = 1  # C(i, 0) = 1
        for j in range(1, min(i, m)+1):
            if j == i:
                dp[i][j] = 1  # C(i, i) = 1
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j]
    return dp[n][m]

def C_one_dim(n, m):
    dp = [0] * (m+1)
    dp[0] = 1  # C(i, 0) = 1

    for i in range(1, n+1):
        # 从右往左更新，避免覆盖上一行数据
        for j in range(min(i, m), 0, -1):
            dp[j] = dp[j] + dp[j-1]
    
    return dp[m]

print(C_one_dim(5, 2))  # 输出 10

• 空间复杂度 O(m)
• 时间复杂度 O(n*m)
• 可以方便扩展计算整行或整列组合数

组合证明 — 采苹果

递推关系的格子解释

常见的小值与说明

 C(5,0)=1 C(5,1)=5 C(5,2)=10 C(5,3)=10 C(5,4)=5 C(5,5)=1 

结语

C++ 一直在不断增加新特性，以便程序员能够区分在编译时运行的代码和在运行时执行的代码。其中两个重要工具是函数 std::is_constant_evaluated()（C++20）和语言级别的 if consteval（C++23）。本文将解释这两者，展示实际示例，比较它们的保证和权衡，并建议在何时使用各自的方法。 这两种技术都允许你编写分支，根据当前的求值是在常量求值（编译时）上下文中还是运行时上下文中而表现不同。差异虽然细微，但非常重要：一个是返回布尔值的函数，另一个是编译器视为仅在编译时检查的特殊 if 语句，编译器会进行特殊处理。

std::is_constant_evaluated() (C++20)

#include <type_traits>
constexpr bool std::is_constant_evaluated() noexcept;

#include <iostream>
#include <type_traits>

constexpr int f() {
    if (std::is_constant_evaluated()) {
        return 42; // 编译时
    } else {
        return 0; // 运行时 
    }
}

int main() {
constexpr int a = f(); // 编译时求值 -> 42
    int b = f(); // 运行时求值 -> 0
    std::cout << a << ", " << b << "\n"; // 打印 "42, 0"
}

if consteval (C++23)

if consteval {
    // 仅编译时代码
} else {
    // 仅运行时代码
}

#include <iostream>

constexpr int f() {
    if consteval {
        return 42; // 编译时版本
    } else {
        return 0; // 运行时版本
    }
}

int main() {
    constexpr int a = f(); // 编译时上下文 -> 返回 42
    int b = f(); // 运行时上下文 -> 返回 0
    std::cout << a << ", " << b << "\n"; // 打印 "42, 0"
}

主要区别（总结）

• 形式： std::is_constant_evaluated() 是一个函数；if consteval 是一个语言级条件语句。
• 标准： std::is_constant_evaluated() 出现在 C++20 中；if consteval 出现在 C++23 中。
• 保证： if consteval 为编译器提供编译时保证，并拒绝编译时无法使用的 consteval 分支中的代码。 std::is_constant_evaluated() 的执行环境更为宽松：它返回布尔值，但不会强制编译器拒绝其他分支中无效的编译时构造。
• 在表达式内部使用： std::is_constant_evaluated() 可以在语句形式的 if 无法使用的表达式内部使用（例如，在三元运算符内部）。if consteval 需要语句级上下文。

具体比较示例

// if-consteval 示例
constexpr int f() {
    if consteval {
        return 1; // 仅在编译时
    } else {
        return 2; // 仅限运行时
    }
}

// std::is_constant_evaluated() 示例
#include <type_traits>
constexpr int g() {
    if (std::is_constant_evaluated()) {
        return 1; // 可能仍会编译运行时路径
    } else {
    return 2;
    }
}

// 使用 if consteval 时，编译器将拒绝无效的仅限编译时构造
constexpr int bad() {
    if consteval {
        std::cout << "compile-time"; // ❌ 错误 — 常量求值中不允许 I/O
    }
    return 0;
}

// 使用 std::is_constant_evaluated() 时，编译器会更加宽容，可能会编译通过，直到代码
// 实际用于常量表达式上下文。
#include <type_traits>
constexpr int perhaps_bad() {
    if (std::is_constant_evaluated()) {
        std::cout << "compile-time"; // 可能会编译通过；只有在 const-expr 中求值时才会出现错误
    }
    return 0;
}

使用场景

• 如果您的目标是 C++23（或更高版本），并且想要清晰的、编译时强制的分支：请优先使用 if consteval。
• 如果您必须仅支持 C++20 环境：请使用 std::is_constant_evaluated()。
• 如果您需要在表达式（而非语句）中进行检查，请使用 std::is_constant_evaluated()，因为 if consteval 是语句级的。
• 如果您希望编译器拒绝编译时无法使用的代码，if consteval 可以提供更强的保证。

实际用例

• 为编译时和运行时（快速预计算 vs 较慢的运行时）编写不同的实现逻辑）。
• 保护仅运行时操作（例如 I/O、动态分配或系统调用），以免它们被意外地用于常量求值路径。
• 在编写可在 constexpr 上下文和正常运行时上下文中使用的库时，提供更清晰、更能揭示意图的代码。

简短实用的检查清单

• 需要表达式级检查？→ std::is_constant_evaluated()。
• 想要编译器强制执行的仅编译时分支？→ if consteval。
• 仅针对 C++20？→ std::is_constant_evaluated()。
• 针对 C++23+ 并更注重清晰度和安全性？ → if consteval.

TL;DR

• 编译器将其视为仅编译时分支的语言级条件语句；
• 更强的编译时执行力和更清晰的意图。

结束语

如何证明 √2 是无理数 — 两种方法（反证法与几何无限下降）

方法一 — 反证法

方法二 — 几何无限下降（等腰直角三角形中线构造）

• 如果假设存在整数边长满足 [math]a^2=2b^2[/math]，则这种几何构造（或等价的、保持整数关系的中点构造）会产生一个更小的正整数解。
• 无限重复下去会得到一个严格递减的正整数序列，这显然不可能。

• 方法一（反证法）利用奇偶性，说明若假设分数为最简形式则会导致分子和分母都为偶数，从而矛盾。
• 方法二（几何无限下降）通过在等腰直角三角形中作中线并利用相似性得到更小的整数解，从而与最小性矛盾。

家庭数据中心系列 为什么我从自建 Umami 迁移到 Umami Cloud？ ——兼谈自部署和托管服务的取舍 无敌的个人博客 tangwudi

1 前言 在之前的文章中，我有2篇关于自建Umami的文章，一篇是搭建1.33.1版(参见文章：docker系列 搭建基于umami的网站流量监测系统)，一篇是搭建2.11.3版(参见文章：家庭数据中心系列 当下最新版umami(2.11.3)详细搭建教程)。虽然我也部署了Google Analytics 4，但 Umami 的确是一个非常好的补充工具——界面简洁、数据直观，非常适合快速查看访客行为和趋势，从个人使用的角度来说，比 GA4 的使用体验还更轻量、友好。 但自建 Umami 也有让我略感“心累”的地方：每次大版本升级（比如从 1.x 到 2.x，或从 2.x 到 3.x），数据结构发声变动，旧数据就不一定能无缝兼容。比如这次推出的 v3 版本，甚至直接移除了对 MySQL 的支持，只保留了 PostgreSQL，这对那些建在 MySQL 上的旧站点来说就很尴尬：要么费劲做全盘迁 […]

<p>The post 家庭数据中心系列 为什么我从自建 Umami 迁移到 Umami Cloud？ ——兼谈自部署和托管服务的取舍 first appeared on 无敌的个人博客.</p>

这篇文章介绍了如何在 macOS 上使用快捷指令结合 shell 命令来进行媒体文件的格式转换。文章首先讲解了安装 Homebrew 和 ffmpeg 的方法，使系统具备音视频处理能力；随后详细介绍了创建快速操作快捷指令的步骤，包括选择媒体类型、添加 shell 脚本、设置参数、创建通知以及修改图标和名称等操作。通过这种方式，用户可以在访达中直接右键执行自定义快捷指令，实现音视频格式转换、压缩或其他文件操作，提高日常工作效率，同时也为学习快捷指令和自动化操作提供了实践案例。

精神食粮系列 声音的觉醒（一）：身体里的乐器——重新认识唱歌的本质 无敌的个人博客 tangwudi

1 前言 我从小就喜欢唱歌，印象中第一首认真学习的歌是小虎队的”青苹果乐园”，为了记下这首歌的歌词，当时还是在收音机前一句一句的听写到笔记本上的～，比在学校的听写可是自觉多了。 不过，一直以来，我都没有把唱歌当做一个爱好来对待，最多就是以前偶尔有机会去KTV时唱几首，还主要以刘德华、张学友、任贤齐这些老一辈的歌为主。当时的感觉，就算是老刘的歌有些歌都不是那么轻松，更别说张学友的了，很多歌唱起来嗓子都累，高音也很多唱不上去。因此，一直以来我都认为我嗓子条件一般，也没有在唱歌方面太上心。 不过，2年前，一个同学忽然来问我还在研究唱歌没有，恰好我当时也有点无所事事，所以就正式把唱歌当做了一个技术课题来研究。没想到的是，真正开始研究后才发现”唱歌”这事真的是一个巨坑，涉及到好多的专业名词，让我这种习惯了”学习任何事物都从底层原理开始 […]

<p>The post 精神食粮系列 声音的觉醒（一）：身体里的乐器——重新认识唱歌的本质 first appeared on 无敌的个人博客.</p>

这篇文章介绍了在 Final Cut Pro 中使用 FxFactory 插件提升音频降噪效果的方法。文章指出 FCP 自带的音频工具操作复杂，推荐安装 FxFactory 并使用其中的 AudioDenoise AI 插件实现智能降噪。该插件基于机器学习，可自动识别人声并去除背景噪音，保留音质自然。文章详细说明了插件的安装步骤、界面功能、主要控制参数（如降噪强度、频段平衡等），并提供了不同场景下的推荐设置和实用技巧，帮助用户在视频剪辑中快速获得清晰纯净的音频效果。

这篇文章介绍了如何通过FxFactory安装并使用Background Remover插件实现视频背景移除。用户可通过官网或其他网盘链接下载安装并激活FxFactory后，下载Background Remover效果。在视频编辑软件中，将该效果拖拽到视频素材上即可实现抠像。插件提供多个可调参数，包括背景移除程度、边缘平滑及主体选择，方便用户根据需求微调。文章通过“抠图前后”示例展示了插件出色的去背景效果，操作简便且效果自然，非常适合视频制作者进行快速背景处理。

这篇文章介绍了作者在北京寒冷天气下购买并使用一款支持米家和Homeassistant的电热毯的过程。作者因不满水暖毯噪音改用电热毯，并以米家兼容和分区温控为选购标准。文章重点讲述了如何通过Homeassistant将电热毯接入苹果Homekit系统，实现开关控制和档位调节。具体步骤包括创建模板辅助元素、设置开关动作、档位百分比映射及Homekit集成。最终实现了电热毯在苹果家庭App中的控制，但仍需在米家中操作分区温控。

emby系列 TinyMediaManager 实战指南：从媒体刮削到多版本检测的完整体验 无敌的个人博客 tangwudi

1 前言 对于很多像我一样喜欢收集影视资源的人来说，Emby 几乎是家庭媒体中心的不二之选：它的界面美观、分类清晰、功能丰富，能让本地资源秒变流媒体体验。 但当收藏规模一路膨胀到几千、上万部时，你就会发现，Emby 在最底层的那部分工作——也就是媒体文件刮削与元数据整理——其实并不是它最擅长的领域。 Emby 的设计初衷是“展示”和“播放”，而不是“批量管理”。它可以帮你把已经整理好的媒体库变成漂亮的界面，但前提是：这些文件得命名规范、结构清晰、信息完整。否则，它就会频繁出现识别错误、错配封面、元数据混乱、合并错影片、扫描极慢等各种让人头大的情况。 尤其当影片总量超过五千部之后，这个问题会被成倍放大。第一次扫描媒体库往往需要十个小时甚至更久，而过程中任何命名、路径或 nfo 文件的小问题，都会导致 Emby 把几百部电影识别错、漏刮、甚至合并成一个条目。 换句话说，Emby 更像一个“展示 […]

<p>The post emby系列 TinyMediaManager 实战指南：从媒体刮削到多版本检测的完整体验 first appeared on 无敌的个人博客.</p>

这篇文章介绍了作者在使用Adobe软件时遇到抓手工具无法切换的问题，并记录了排查与解决过程。最初通过“中/英键+空格”临时解除抓手锁定，但问题在多个软件中仍存在。作者逐步排除输入法、系统、账户、键盘等可能原因，最终发现是名为Fastzip的软件引起空格键失灵。卸载后问题解决。作者总结经验，建议遇到类似异常可先关闭可疑程序的输入监控与辅助功能权限，以快速定位问题。

奇技淫巧系列 Obsidian 图片自动上传：PicGo-Core 对接 Chevereto 图床实战 无敌的个人博客 tangwudi

1 前言 我平时主要在 macOS 下使用 Obsidian(Markdown)来写博客，写作过程中不可避免要插入图片，因此图床方案就成了绕不开的问题。 我的博客最终的图床托管在 Cloudflare R2 上，但为了实现 容灾备份，实际流程稍微复杂一些：我在写作时，图片会先被上传到家庭数据中心自建的 Chevereto 图床（参考文章：奇技淫巧系列 chevereto+PicGo+Obsidian实现高效的图床图片上传及图片url获取），然后再通过 rclone 将 Chevereto 图床里的图片同步复制到 R2（参考文章：家庭数据中心系列 使用rclone和cloudflare R2打造chevereto的异地容灾图床）。 换句话说，我本地写作时一直依赖的是 本地网络中的Chevereto 图床，而 如何把 Obsidian 插入的图片顺畅地上传到 Chevereto 并生成链接，就 […]

<p>The post 奇技淫巧系列 Obsidian 图片自动上传：PicGo-Core 对接 Chevereto 图床实战 first appeared on 无敌的个人博客.</p>

这篇文章介绍了如何本地部署并运行IndexTTS语音克隆项目。首先需要安装git-lfs以支持大文件下载，然后通过git命令克隆项目并执行git lfs pull拉取资源。接着安装uv包管理器以同步依赖环境，并使用modelscope工具下载IndexTTS-2模型至本地。完成后运行uv run webui.py启动Web界面，首次运行可能稍慢。成功启动后在浏览器访问http://127.0.0.1:7860即可使用，选择模式、输入文本并提供参考音频即可生成语音。作者实测在M1 Pro设备上运行快速，声音克隆效果优秀，推荐体验。

家庭数据中心系列 向量：AI 世界里的通用语言 无敌的个人博客 tangwudi

1 前言 从我之前关于 RAG、知识库的文章中，经常会出现一个词——向量，可以说，向量是 AI 的核心概念之一。只要对 AI 有所接触的朋友，对这个词可能都不陌生。 其实，就算不是因为 AI，大家对向量也应该不陌生：在学校的时候，老师可能会让你画箭头、写坐标，或者在几何题里算长度和方向。没错，AI 里说的向量，和我们记忆里的那个数学概念其实是一个意思：它本质上是一组数字，只不过维度更多，应用场景更广。 那么，为什么向量在 AI 里如此重要呢？原因很简单——计算机并不能直接理解人类的词汇，它看到的只是数字和符号。比如“苹果”这个词，对我们来说有具体的意义和画面，但对计算机来说，只是一串字符而已。为了让计算机能理解、处理、甚至找到不同对象之间的关系，就需要一个桥梁，而这个桥梁就是向量。 在 AI 的世界里，每一段文字、每一个词，甚至一张图片、一段音乐，都可以用向量来表示。向量把抽象的事物转化为 […]

<p>The post 家庭数据中心系列 向量：AI 世界里的通用语言 first appeared on 无敌的个人博客.</p>

这篇文章介绍了Drawthings应用接入Qwen Image Edit模型的体验与使用方法。作者展示了用中文提示词生成动漫风格图像的高质量效果，并强调角色细节和还原度优异。文章详细讲解了快速上手流程：在App Store安装应用、选择社区算力以减轻本地设备压力、粘贴配置文件以调用指定模型和LoRA参数。接着介绍了导入形象图、输入提示词生成作品的步骤，最后说明如何在历史记录中导出图像。整体来看，该工具不仅支持中文提示，还能生成高质量二次元风格作品，适合制作表情包或衍生图像。